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コース概要
LightGBM入門
- LightGBMとは何か？
- LightGBMを使用する理由
- 他の機械学習フレームワークとの比較
- LightGBMの機能とアーキテクチャの概要
決定木アルゴリズムの理解
- 決定木アルゴリズムのライフサイクル
- 決定木アルゴリズムが機械学習にどのように関連するか
- 決定木アルゴリズムの動作原理
LightGBMを始める
- 開発環境の設定
- 単体アプリケーションとしてLightGBMをインストールする
- コンテナ（Docker、Podmanなど）でLightGBMをインストールする
- オンプレミスでLightGBMをインストールする
- プライベートクラウドやAWSなどのクラウドでLightGBMをインストールする
- 基本的な分類と回帰のためのLightGBMの使用方法
LightGBMの高度な技術
- LightGBMでの特徴量エンジニアリング
- LightGBMでのハイパーパラメータ調整
- LightGBMでのモデル解釈
他のテクノロジーとLightGBMの統合
- Pythonとの統合
- Rとの統合
- SQLとの統合
LightGBMモデルのデプロイ
- LightGBMモデルのエクスポート
- プロダクション環境でのLightGBMの使用
- 一般的なデプロイシナリオ
LightGBMのトラブルシューティング
- LightGBMの一般的な問題と解決方法
- LightGBMモデルのデバッグ
- プロダクション環境でのLightGBMモデルのモニタリング
まとめと次回ステップ
- LightGBMの基本と高度な技術のレビュー
- Q&Aセッション
- 実際のシナリオでのLightGBM使用に関する次回ステップ
要求
- Pythonプログラミングの理解
- 機械学習の経験
- 決定木アルゴリズムに関する基本的な知識
対象者
- 開発者
- データサイエンティスト
21 時間
